数字金融：2024年中国金融机构的数智化征程
吸引读者段落： 2024年，中国金融业掀起了数智化浪潮！从国有六大行到区域性银行，金融机构纷纷加码科技投入，大模型应用遍地开花，一场关乎未来竞争格局的激烈角逐正在上演！你是否好奇，巨头们究竟是如何布局数字金融？科技投入的“性价比”之战如何打响？中小银行又该如何在巨头环伺下找到自己的立足之地？本文将深入剖析2024年中国金融机构的数字金融建设现状，带你揭秘这场前所未有的数智化转型！我们将从科技投入、大模型应用、基础设施建设等多个维度，结合权威数据和专家解读，为你呈现一幅生动详实的行业全景图，让你洞悉金融科技的未来趋势！这不仅仅是一篇行业报告，更是一场关于未来金融的精彩探险！准备好了吗？让我们一起开启这场知识之旅！
数字金融科技投入：务实与创新并行
2024年，中国金融机构的数字金融建设迈入了“深水区”，科技投入不再盲目追求规模，而是更加注重投入产出比。虽然国有六大行2024年金融科技投入总额达到1254.59亿元，较2023年增长2.15%，但值得注意的是，除交通银行外，其余五家银行的科技投入占营业收入比例均低于4%。 这表明，金融机构正从粗放式增长转向精细化运营，更加注重科技投入的效率和效益。
这并不是说金融机构对科技投入的热情减退了。恰恰相反，他们正将资源集中在更具战略意义的领域，例如AI大模型的研发和应用、核心系统架构的升级以及云计算基础设施的建设。 邮储银行2024年信息科技投入达到122.96亿元，同比增长9.03%，占营业收入的3.53%，增幅在六大行中位居榜首，凸显了其在数字金融领域的战略决心。
然而，这种务实态度并非意味着对科技投入的吝啬。相反，金融机构正在积极优化资源配置，提高科技投入的回报率。招联首席研究员董希淼指出，“不必纠结”科技投入占比的微降，因为持续多年的巨额投入已奠定了坚实的基础，而现在更需注重精耕细作，提升效率，实现可持续发展。
科技人才：数量与质量并重
与科技投入总量提升相对应的是，金融机构对科技人才的重视程度也显著提高。国有六大行2024年科技人员总数首次突破10万人，这体现了金融机构对人才的渴求。 交通银行金融科技人员达到9041人，同比增幅高达15.70%，光大银行和青岛银行等机构的科技研发人员占比也在提升，分别达到了8.31%和6.69%。
然而，数量的增长仅仅是第一步。金融机构更需要的是高素质的复合型人才，尤其是在AI、大数据、云计算等前沿技术领域。 这需要金融机构在人才培养和引进方面加大投入，构建完善的人才发展体系，才能更好地适应数字金融发展的需要。
大模型应用：从概念走向实践
2024年，金融大模型的应用不再停留在概念层面，而是开始在实际业务中发挥作用。建设银行2024年共上线了168个金融大模型应用场景，累计上线193个，覆盖集团约一半员工，其中授信审批金融大模型的财务分析功能可将客户财务分析用时由数小时甚至更长缩短至分钟级别，极大地提高了效率。
招商银行、中信银行等机构也积极探索“AI+金融”的发展路径，招商银行发布国内银行业首个开源百亿参数金融大模型“一招”，应用场景超120个；工商银行发布企业级千亿金融大模型，赋能20多类业务、200余个场景。 中国平安也将其数字化战略重点放在AI技术迭代和应用上，内部员工每天的大模型调用数量达到25万至30万次，覆盖辅助办公、编程等多个场景。
这些案例表明，金融大模型正在深刻改变金融行业的运作模式，并为金融机构带来巨大的效率提升和业务创新机会。 然而，大模型的应用也面临着数据安全、算法偏差、伦理风险等挑战，需要金融机构在应用过程中谨慎处理。
组织变革：适应数智化转型
大规模的科技投入和AI大模型的应用，要求金融机构进行相应的组织变革，以适应数智化转型。大型机构必须打破机制制约，打造开放包容的组织文化，加强跨部门协同和总分行联动，才能更好地支持数字金融建设。
交通银行将数字化新交行建设作为战略推进的重要突破口，整合了原金融科技与产品创新委员会、数据治理委员会为数字金融委员会，加强了对数字金融重大事项的决策和组织统筹。工商银行、浙商银行、中国银行等机构都成立或更名组建了“数据管理部”，增强了“自上而下”的统筹规划。浙商银行还成立了金融科技研究院，开展大模型、数字人、量子技术等新技术研究应用。
数字金融基础设施：夯实发展基石
强大的基础设施是数字金融发展的基石。金融机构在算力基础设施和云计算部署方面的投入也日益加大。建设银行2024年末算力规模达到507.72PFlops，同比增长9.58%，其中GPU等新型算力占比超23.39%。交通银行搭建以国产GPU服务器为主的千卡异构算力集群，构建千亿级金融大模型算法矩阵。邮储银行全面推进全栈国产化的云原生平台建设，新一代公司业务核心系统处理效率较旧系统提升10倍以上。
中信银行科技投入超百亿元，投产国内大中型银行首个自主分布式核心系统。浦发银行核心系统分布式重构建设已实现基于分布式架构体系基座的零售全量业务功能投产，并在内蒙古建设新的数据中心。
中小银行的挑战与机遇
与大型金融机构相比，中小金融机构，特别是区域银行和农商行，在数字金融建设方面面临着更大的挑战。一些机构的研发占比不足1%，甚至没有披露具体的量化指标。董希淼建议中小金融机构避免“数字化焦虑”，要从自身资源禀赋出发，聚焦发展方向和业务重点，走出一条差异化、特色化的数字金融发展之路，避免盲目跟风。
常见问题解答 (FAQ)
Q1：金融机构的科技投入为何呈现“务实”趋势？
A1：经过连续几年的高速增长，金融机构逐渐意识到盲目追求规模并非长久之计，更应注重投入产出比，将资源集中在关键领域，提升效率和效益。
Q2：大模型在金融领域的应用前景如何？
A2：大模型的应用将深刻改变金融行业的运作模式，在风险管理、客户服务、产品创新等方面带来显著效率提升和业务创新机会，但同时也需关注数据安全、算法偏差等潜在风险。
Q3：中小银行如何参与数字金融竞争？
A3：中小银行应避免盲目跟风，根据自身资源禀赋和业务特点，选择差异化发展路径，专注于特定市场或细分领域，打造自身核心竞争力。
Q4：金融机构在数字金融建设中面临哪些挑战？
A4：挑战包括资金投入、人才储备、技术风险、数据安全、监管合规等多个方面。
Q5：金融机构如何构建适应数智化转型的组织架构？
A5：需要打破部门壁垒，加强跨部门协同，建设开放包容的企业文化，并建立完善的人才培养和激励机制。
Q6：未来数字金融发展的趋势是什么？
A6：未来数字金融将朝着更智能化、更个性化、更安全可靠的方向发展，AI、大数据、云计算等技术将发挥越来越重要的作用。
结论
2024年，中国金融机构的数字金融建设呈现出技术赋能加深、投资布局更趋务实、大模型应用全面开花的新局面。 大型机构在科技投入和人才储备方面持续加大投入，并积极进行组织变革，以适应数智化转型。中小机构则需要避免“数字化焦虑”，找到自身的特色化发展之路。 未来，数字金融将继续深刻改变金融行业的格局，而核心技术水平和人才竞争力将成为决定胜负的关键因素。 金融机构需要持续创新，积极应对挑战，才能在激烈的竞争中立于不败之地。
